python - 将 groupby 应用于 python pandas 数据帧时，如何获取组的第一个时间戳(索引)？

Question

原则上我的数据是这样的:

                            one  two
timestamp                           
2013-12-06 00:00:01.200000    1    1
2013-12-06 00:00:02.200000    1    2
2013-12-06 00:00:03.200000    2    1
2013-12-06 00:00:04.200000    3    5
2013-12-06 00:00:05.200000    1    2

我想将它分组在“一”列上，并获取每组的第一个时间戳。将其应用于“二”列效果很好，但不适用于时间戳。

df_2 = df['two'].groupby(df['one']).first()

给出:

one
1      1
2      1
3      5

但是当我将相同的东西应用到索引时，它告诉我没有属性 'first'。

df_3 = df.index.groupby(df['one']).first()

有谁知道如何做到这一点？

Answer 1

你可以使用groupby/apply:

>>> grouped = df.groupby('one')
>>> grouped.apply(lambda x: x.index[0])
one
1     2013-12-06 00:00:01.200000
2     2013-12-06 00:00:03.200000
3     2013-12-06 00:00:04.200000
dtype: datetime64[ns]

---

顺便说一下，

df_2 = df['two'].groupby(df['one']).first()

也可以表示为

>>> grouped['two'].first()
one
1      1
2      1
3      5
Name: two, dtype: int64